并行计算深入解析：结构、算法与编程实践

"该讲义来自中国科学技术大学，主要探讨了并行计算的结构、算法和编程方面。内容涵盖并行计算机系统结构模型、当代并行机系统（如SMP、MPP和Cluster）、并行计算性能评测、并行算法设计基础与方法、并行数值算法、基本通信操作、矩阵运算、线性方程组求解、快速傅里叶变换，以及并行程序设计基础、模型、分布式存储系统编程和设计环境与工具。" 在并行计算领域，结构化通讯是指在多任务并行环境中，所有任务遵循相同的通信模式。这种模式使得并行计算更加有序和高效，因为通信协议是预定义的，减少了不确定性并简化了系统设计。并行计算的核心在于利用多个处理器同时处理数据，以提高计算速度和解决大规模计算问题。 并行计算的基础包括对并行计算机系统结构的理解。例如，1.1.1节中讨论了并行计算与计算科学的关系，强调了并行计算对于解决现代科学和工程问题的重要性。1.2节深入到系统互连层面，涵盖了系统互连的原理，包括静态互联网络（如总线、环形网络）和动态互联网络（如交换网络），以及标准化的互连网络，如InfiniBand或PCI Express。 并行计算机系统结构模型是理解并行计算的关键。1.3.1节中，可能涉及到诸如共享内存（SMP）模型、大规模并行处理（MPP）系统和集群（Cluster）等不同架构。这些结构各有优缺点，适应不同的并行计算需求。共享存储系统允许所有处理器访问同一内存空间，而分布存储系统则将数据分散在各个处理器上，每台机器有自己的本地内存。 并行算法设计是并行计算的另一大挑战。4至7章可能会介绍如何有效地将问题分解为可并行执行的任务，以及如何在并行环境中实现这些任务。这可能涉及负载均衡、数据依赖性和通信开销的管理。 在并行数值算法部分，如第八章至第十章，可能会讲解基本通信操作，如消息传递接口(MPI)的使用，以及如何进行稠密矩阵运算和线性方程组求解。这些是科学计算中的常见操作，通过并行化可以显著加速计算速度。 最后，第十二章至第十五章聚焦于并行程序设计，包括基础概念、编程模型（如OpenMP、MPI），以及在共享和分布式存储系统上的编程。并行程序设计环境与工具，如编译器、调试器和性能分析工具，对于优化并行程序至关重要。 这份讲义提供了一个全面的并行计算学习框架，从系统架构到算法设计，再到实际编程实践，涵盖了并行计算的多个关键方面。对于希望深入理解和应用并行计算技术的学生或研究人员来说，这是一个宝贵的资源。